論文の概要: EEG-SCMM: Soft Contrastive Masked Modeling for Cross-Corpus EEG-Based Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09186v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 07:35:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.023747
• Title: EEG-SCMM: Soft Contrastive Masked Modeling for Cross-Corpus EEG-Based Emotion Recognition
• Title（参考訳）: EEG-SCMM:クロスコーパス脳波を用いた感情認識のためのソフトコントラストマスケッドモデリング
• Authors: Qile Liu, Weishan Ye, Lingli Zhang, Zhen Liang,
• Abstract要約: クロスコーパス脳波に基づく感情認識の課題を解決するために,ソフトコントラスト・マスクド・モデリング(SCMM)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 SCMMは、ソフトコントラスト学習とハイブリッドマスキング戦略を統合し、感情力学を効果的に捉える。 実験では、SCMMは、同じクラスと異なるクラスのクロスコーパス設定の両方で平均4.26%の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.862468061241377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emotion recognition using electroencephalography (EEG) signals has attracted increasing attention in recent years. However, existing methods often lack generalization in cross-corpus settings, where a model trained on one dataset is directly applied to another without retraining, due to differences in data distribution and recording conditions. To tackle the challenge of cross-corpus EEG-based emotion recognition, we propose a novel framework termed Soft Contrastive Masked Modeling (SCMM). Grounded in the theory of emotional continuity, SCMM integrates soft contrastive learning with a hybrid masking strategy to effectively capture emotion dynamics (refer to short-term continuity). Specifically, in the self-supervised learning stage, we propose a soft weighting mechanism that assigns similarity scores to sample pairs, enabling fine-grained modeling of emotional transitions and capturing the temporal continuity of human emotions. To further enhance representation learning, we design a similarity-aware aggregator that fuses complementary information from semantically related samples based on pairwise similarities, thereby improving feature expressiveness and reconstruction quality. This dual design contributes to a more discriminative and transferable representation, which is crucial for robust cross-corpus generalization. Extensive experiments on the SEED, SEED-IV, and DEAP datasets show that SCMM achieves state-of-the-art (SOTA) performance, outperforming the second-best method by an average accuracy of 4.26% under both same-class and different-class cross-corpus settings. The source code is available at https://github.com/Kyler-RL/SCMM.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)信号を用いた感情認識は近年注目を集めている。 しかし、既存の手法では、データ分散と記録条件の違いにより、あるデータセットでトレーニングされたモデルをトレーニングせずに他のデータセットに直接適用する、クロスコーパス設定での一般化が欠如していることが多い。 クロスコーパス脳波に基づく感情認識の課題を解決するために,ソフトコントラスト・マスケッド・モデリング(SCMM)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 SCMMは、感情の連続性の理論に基づいて、ソフトコントラスト学習とハイブリッドマスキング戦略を統合し、感情のダイナミクスを効果的に捉える(短期連続性を参照)。 具体的には、自己指導型学習段階において、類似度スコアをサンプルペアに割り当て、感情遷移のきめ細かいモデリングを可能にし、人間の感情の時間的連続性を捉えるソフト重み付け機構を提案する。 表現学習をさらに強化するため,一対の類似性に基づく意味的関連サンプルからの相補的情報を融合する類似性認識アグリゲータを設計し,特徴表現性や再構成品質を向上させる。 この双対設計はより差別的で伝達可能な表現に寄与し、堅牢なクロスコーパス一般化に不可欠である。 SEED、SEED-IV、DEAPデータセットの大規模な実験により、SCMMは最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成し、同じクラスと異なるクラスの両方のクロスコーパス設定において、平均4.26%の精度で2番目のベストメソッドを上回ります。 ソースコードはhttps://github.com/Kyler-RL/SCMMで入手できる。

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